BIS | 审慎监管科技工具及其在新冠肺炎中的使用

金融当局将监管科技工具用于一系列活动，包括用于审慎监管的数据分析，其使用案例最近有所增加。截至该论文发布之日，当局报告使用、开发或试验了71种离散审慎监管工具，而2019年只有12种。该论文对20个司法管辖区中用于审慎目的的监管科技数据分析工具进行了评估，并探讨了相关的好处、风险和实施挑战。中国人民大学金融科技研究所（微信ID：ruc_fintech）对文章核心内容进行了编译。

作者 |  Kenton Beerman, Jermy Prenio, Raihan Zamil

来源 |  BIS

编译 |  朱炳姮

金融稳定机构第19篇文章将监管科技定义为金融机构使用创新技术支持其工作。“创新技术”是指金融机构使用的大数据或人工智能工具。“金融机构”是指具有监管和非监管职能的机构（即没有监管授权的金融情报机构）。因此，监管科技用例可以在金融机构开展的所有活动中找到——从数据收集（包括数据管理）到数据分析（图1）。在数据分析中，监管科技用例可以帮助进行市场监管、实施监管和审慎监管。本文重点介绍用于审慎监管的监管科技数据分析工具。新冠肺炎限制了监管活动，并可能推动了更多用于审慎监管的监管科技用例的开发。

图1：不同监管领域的监管科技图谱

用于审慎监管的监管科技数据分析工具类型

用于审慎监管的监管科技工具分为三大类，每一类可进一步分为子类（图1）。广义分类基于工具主要关注的数据类型——定性、定量或两者兼而有之。子类别基于工具的使用方式，有些工具被划分为多个子类别。主要关注定性数据的工具可用于文本分析、文本总结、信息分类或情绪分析。主要关注定量数据的工具用于风险识别。在定性和定量数据方面相对平等的工具可用于网络分析、同级组识别或检查自动化。主要使用定性数据的工具略多于所检查工具的一半。许多工具已经投入使用，几乎所有工具都是或正在内部开发的（图2）。操作工具占所检查工具的48%，而开发工具和实验工具分别占22%和30%。同时，只有三种工具是由外部各方独家开发的，六种是由内部和外部各方联合开发的，其余的都是曾经或正在由内部开发。相当多的机构都有数据科学家来开发这些工具，这些工具通常是由直属主管提供的。对于依靠外部援助支持内部发展的工具，可以从大学或相关研究机构获得建议。在开发阶段与直属主管的协作程度似乎与主管最终打算以多广泛的程度使用该工具相关。预期的监管使用范围越广，从直属主管处寻求的初始投入就越多。

图2：监管科技工具的发展

监管科技工具生命周期观察

监管者在监管科技生命周期的各个方面发挥着关键作用。权威机构内的数据科学家通常从与监管者的互动中获得关于开发何种工具的想法。基于这些想法，开发了“最低可行产品”，并向一些主管试用。试点小组就工具的有用性和对既定目标或绩效指标的合规性提出的反馈意见，为是否进一步开发或实施该工具提供了决策依据。此外，一些当局使用“经验法则”标准，如创新水平、实施成本和时间。高级管理层或独立审查人有时会在向下一阶段推进之前评估试点结果。然而，鉴于高需求和有限的资源，评估任何监管科技用例的净增加值，从而确定监管科技项目的优先顺序，是不容易的。一旦投入使用，这些工具将根据需要部署给监管者，但当局认识到让所有监管者意识到这些工具存在的重要性。所有监管者都可以使用一些应用广泛的工具。其他具有非常特定应用程序的工具只能由直接使用它们的监管者访问。在某些部门，监管者需要明确要求访问监管科技工具。无论访问权限是自动授予的还是需要批准的，监管者对工具存在的意识都是成功部署的重要组成部分。高意识使监管者能够决定哪些工具最适合他们的需要，它也有助于收集反馈或标记数据质量问题以改进工具。

危机中监管科技的使用

由大流行引发的所有监督活动向虚拟环境的迁移，都是由技术工具促成的。文件共享平台、协作工具和视频会议功能等技术基础设施的进步和可用性使监管者能够远程执行某些现场功能和所有场外活动。

监管科技支持监管机构考虑更广泛的定性和定量数据，这可能影响公司的风险分布，从而将大流行引发的改变转移到非现场监管。在传统（结构化）监管结果之外，非现场监管得益于非结构化数据源，如内部银行生成的报告、董事会和委员会会议记录、报纸文章、社交媒体聊天、经审计的财务报表、其他公司文件和分析师研究报告。某些现场活动转移到场外工作，加上各种与大流行有关的特别报告和相关监测方案，增加了结构化和非结构化数据的数量。在这方面，处理定性数据的工具，特别是用于文本分析、文本总结和信息分类的工具，以及用于风险识别的工具，已被证明非常有用。

NLP工具已被用于支持各种监管风险评估，包括公司治理。一些当局已经使用NLP工具来识别监管人员可能无法手动发现的公司治理风险。

对信贷质量的监管审查是一项耗时的任务，往往会反映公司的整体风险状况，这在大流行期间一直是一个特别的重点领域。鉴于不良资产质量和资金不足的贷款损失准备金可能严重影响公司的收益和监管资本，传统上信贷文件审查会耗尽不成比例的监管资源。为了促进虚拟环境中的信用风险评估，当局部署了各种监管科技工具，以帮助监管机构识别可能被错误分类或提供不足的风险敞口。

现实考虑

数据科学技能的可用性影响当局部署某些监管科技工具的范围。一些权威机构指出，监管人员的数据科学技能有限是某些工具没有得到更广泛应用的一个原因。一些权威机构正在通过设计用户友好的界面来解决这一问题，这些界面可供不具备数据科学技能的员工使用。除了获得正确的技能外，明确监管科技工具的用途对于有效应用也很重要。

当局需要考虑实施监管科技工具的与数据相关的挑战。数据质量、可靠性和完整性可能是非传统信息来源的一个问题（如社交媒体，尽管它是有价值的实时信息来源）。数据的数量和大小仍然是个问题。

在大流行期间使用监管科技工具的经验提供了许多教训。一个重要的问题是需要继续投资IT基础设施，为监管工作奠定基础，并开启潜在应用远程技术工具的潜力。监管科技工具的更多部署导致人们担心，这些工具可能会降低监管判断的重要性。

监管科技工具的成功部署可能会导致更广泛的问题，即即使在新冠肺炎之后，一些现场任务是否仍能留在场外。监管科技工具实现了对银行的有效非现场监控。在当局为大流行后的世界做准备的同时，他们也在评估现场和非现场活动之间的正确平衡。一个自然的问题是是否需要现场检查。

以下为部分报告截图

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编辑/朱炳姮

责编/袁阳

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